Análisis geoespacial

Análisis geoespacial#

import pandas as pd
import folium
import pandas as pd
from folium.plugins import HeatMap, MarkerCluster, MiniMap
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
import branca.colormap as bcm
import ipywidgets as widgets
import pycountry
from IPython.display import display, clear_output
import seaborn as sns

url = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1knlif89Nq26lnw1TH7NI163FgR3mktPp/export?format=csv"
data = pd.read_csv(url)

url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1J066cPGY3pt5w6hFddWuqV3VcrOJ9McV/export?format=csv'
location = pd.read_csv(url, skiprows = 10, skipfooter= 9, engine = 'python')
location.rename(columns={'Código .1': 'Código Municipio', 'Nombre.1':'Nombre Municipio'}, inplace=True)
location
Código Nombre Código Municipio Nombre Municipio Unnamed: 4 Longitud Latitud Unnamed: 7
0 5 ANTIOQUIA 5001 MEDELLÍN Municipio -75,581775 6,246631 NaN
1 5 ANTIOQUIA 5002 ABEJORRAL Municipio -75,428739 5,789315 NaN
2 5 ANTIOQUIA 5004 ABRIAQUÍ Municipio -76,064304 6,632282 NaN
3 5 ANTIOQUIA 5021 ALEJANDRÍA Municipio -75,141346 6,376061 NaN
4 5 ANTIOQUIA 5030 AMAGÁ Municipio -75,702188 6,038708 NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ...
1117 97 VAUPÉS 97889 YAVARATÉ Área no municipalizada -69,203337 0,609142 NaN
1118 99 VICHADA 99001 PUERTO CARREÑO Municipio -67,487095 6,186636 NaN
1119 99 VICHADA 99524 LA PRIMAVERA Municipio -70,410515 5,486309 NaN
1120 99 VICHADA 99624 SANTA ROSALÍA Municipio -70,859499 5,136393 NaN
1121 99 VICHADA 99773 CUMARIBO Municipio -69,795533 4,446352 NaN

1122 rows × 8 columns

data
COD_DPTO COD_MUNIC A_DEFUN SIT_DEFUN COD_INST NOM_INST ANO MES SEXO EST_CIVIL ... C_PAT1 C_PAT2 C_BAS1 C_MCM1 IDPROFCER CAUSA_666_667 CAU_HOMOL QUINQ EDAD2 Código Municipio
0 76 364 1 2 2,006 02 1 1 ... C189 202 14 05A09 15a19 76364
1 76 109 1 1 761090395501 E.S.E. HOSPITAL DEPARTAMENTAL DE BU 2,006 05 2 1 ... C189 202 14 05A09 15a19 76109
2 66 1 1 1 660010079601 CL PIO XII 2,006 05 2 3 ... C187 202 14 05A09 15a19 66001
3 63 1 1 1 630010031901 CL CENTRAL DEL QUINDIO 2,006 10 2 4 ... C189 C189 202 14 05A09 15a19 63001
4 11 1 1 1 1100114771 FUNDA SANTA FE 2,006 08 2 2 ... C189 202 14 05A09 15a19 11001
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
65530 68 861 1 1 688610079501 ESE HOSPITAL REGIONAL DE VELEZ 2,017 08 1 1 ... K566 C189 1 202 14 15A19 85y+ 68861
65531 11 1 1 1 110011613301 HOSPITAL INFANTIL UNIVERSITARIO DE SAN JOSE 2,017 09 2 3 ... J449 E46 C189 1 202 14 15A19 85y+ 11001
65532 73 1 1 1 730010199601 CL?NICA SALUDCOOP IBAGU? 2,017 09 1 3 ... C189 C189 1 202 14 15A19 85y+ 73001
65533 81 1 1 1 810010007701 HOSPITAL SAN VICENTE ESE 2,017 10 2 3 ... C189 1 202 14 15A19 85y+ 81001
65534 76 109 1 1 761090784301 CLINICA SANTA SOFIA DEL PACIFICO LTDA 2,017 11 2 5 ... C189 1 202 14 15A19 85y+ 76109

65535 rows × 48 columns

data['Código Municipio'] = data['COD_MUNIC'] + (data['COD_DPTO'] * 1000)
location_nd = location.drop_duplicates(subset=['Código Municipio'])
data_loc = pd.merge(data, location_nd[['Código Municipio', 'Nombre Municipio', 'Nombre', 'Longitud', 'Latitud']], on='Código Municipio', how='inner')

data_loc
COD_DPTO COD_MUNIC A_DEFUN SIT_DEFUN COD_INST NOM_INST ANO MES SEXO EST_CIVIL ... IDPROFCER CAUSA_666_667 CAU_HOMOL QUINQ EDAD2 Código Municipio Nombre Municipio Nombre Longitud Latitud
0 76 364 1 2 2,006 02 1 1 ... 202 14 05A09 15a19 76364 JAMUNDÍ VALLE DEL CAUCA -76,538472 3,258751
1 76 109 1 1 761090395501 E.S.E. HOSPITAL DEPARTAMENTAL DE BU 2,006 05 2 1 ... 202 14 05A09 15a19 76109 BUENAVENTURA VALLE DEL CAUCA -77,01074 3,875708
2 66 1 1 1 660010079601 CL PIO XII 2,006 05 2 3 ... 202 14 05A09 15a19 66001 PEREIRA RISARALDA -75,719711 4,804985
3 63 1 1 1 630010031901 CL CENTRAL DEL QUINDIO 2,006 10 2 4 ... 202 14 05A09 15a19 63001 ARMENIA QUINDÍO -75,680786 4,53598
4 11 1 1 1 1100114771 FUNDA SANTA FE 2,006 08 2 2 ... 202 14 05A09 15a19 11001 BOGOTÁ, D.C. BOGOTÁ, D.C. -74,106992 4,649251
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
65530 68 861 1 1 688610079501 ESE HOSPITAL REGIONAL DE VELEZ 2,017 08 1 1 ... 1 202 14 15A19 85y+ 68861 VÉLEZ SANTANDER -73,672447 6,009275
65531 11 1 1 1 110011613301 HOSPITAL INFANTIL UNIVERSITARIO DE SAN JOSE 2,017 09 2 3 ... 1 202 14 15A19 85y+ 11001 BOGOTÁ, D.C. BOGOTÁ, D.C. -74,106992 4,649251
65532 73 1 1 1 730010199601 CL?NICA SALUDCOOP IBAGU? 2,017 09 1 3 ... 1 202 14 15A19 85y+ 73001 IBAGUÉ TOLIMA -75,19425 4,432248
65533 81 1 1 1 810010007701 HOSPITAL SAN VICENTE ESE 2,017 10 2 3 ... 1 202 14 15A19 85y+ 81001 ARAUCA ARAUCA -70,747408 7,072726
65534 76 109 1 1 761090784301 CLINICA SANTA SOFIA DEL PACIFICO LTDA 2,017 11 2 5 ... 1 202 14 15A19 85y+ 76109 BUENAVENTURA VALLE DEL CAUCA -77,01074 3,875708

65535 rows × 52 columns

Densidad de defunciones por municipio#

geojson_url = "https://gist.githubusercontent.com/john-guerra/43c7656821069d00dcbc/raw/be6a6e239cd5b5b803c6e7c2ec405b793a9064dd/Colombia.geo.json"
base_map = gpd.read_file(geojson_url)

data_agg = data_loc.groupby(['Nombre Municipio', 'ANO']).size().reset_index(name='Casos')
data_mapa = pd.merge(data_agg, location, on='Nombre Municipio', how='left')

Corresponden a las defunciones por municipios en cada año.

data_mapa
Nombre Municipio ANO Casos Código Nombre Código Municipio Unnamed: 4 Longitud Latitud Unnamed: 7
0 ABEJORRAL 1,985 5 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75,428739 5,789315 NaN
1 ABEJORRAL 1,986 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75,428739 5,789315 NaN
2 ABEJORRAL 1,989 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75,428739 5,789315 NaN
3 ABEJORRAL 1,992 3 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75,428739 5,789315 NaN
4 ABEJORRAL 1,995 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75,428739 5,789315 NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
10751 ÚMBITA 2,005 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73,456917 5,221176 NaN
10752 ÚMBITA 2,007 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73,456917 5,221176 NaN
10753 ÚMBITA 2,016 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73,456917 5,221176 NaN
10754 ÚTICA 1,989 1 25 CUNDINAMARCA 25851 Municipio -74,483154 5,19055 NaN
10755 ÚTICA 2,009 1 25 CUNDINAMARCA 25851 Municipio -74,483154 5,19055 NaN

10756 rows × 10 columns

data_mapa = data_mapa.dropna(subset=['Latitud', 'Longitud', 'Casos'])
data_mapa['Latitud'] = data_mapa['Latitud'].str.replace(',', '.').astype(float)
data_mapa['Longitud'] = data_mapa['Longitud'].str.replace(',', '.').astype(float)

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5)
heat_data = [[row['Latitud'], row['Longitud'], row['Casos']] for _, row in data_mapa.iterrows()]
HeatMap(heat_data, radius=15, blur=10, max_zoom=5).add_to(m)
MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
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Similar al heatmap de la población en Colombia. Es necesario realizar un análisis proporcional a la población por departamento.

Marker clustering de defunciones#

data_mapa
Nombre Municipio ANO Casos Código Nombre Código Municipio Unnamed: 4 Longitud Latitud Unnamed: 7
0 ABEJORRAL 1,985 5 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75.428739 5.789315 NaN
1 ABEJORRAL 1,986 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75.428739 5.789315 NaN
2 ABEJORRAL 1,989 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75.428739 5.789315 NaN
3 ABEJORRAL 1,992 3 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75.428739 5.789315 NaN
4 ABEJORRAL 1,995 1 5 ANTIOQUIA 5002 Municipio -75.428739 5.789315 NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
10751 ÚMBITA 2,005 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73.456917 5.221176 NaN
10752 ÚMBITA 2,007 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73.456917 5.221176 NaN
10753 ÚMBITA 2,016 1 15 BOYACÁ 15842 Municipio -73.456917 5.221176 NaN
10754 ÚTICA 1,989 1 25 CUNDINAMARCA 25851 Municipio -74.483154 5.190550 NaN
10755 ÚTICA 2,009 1 25 CUNDINAMARCA 25851 Municipio -74.483154 5.190550 NaN

10756 rows × 10 columns

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5)

mc = MarkerCluster()
for _, row in data_mapa.iterrows():
    mc.add_child(folium.Marker(location=[row['Latitud'], row['Longitud']],
                  popup=f"{row['Nombre Municipio']}: {row['Casos']} en {row['ANO']}").add_to(mc))   
m.add_child(mc)
MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Densidad de defunciones por municipio con filtro anual#

NO FUNCIONA EL HTML ! REVISAR IPYNB

año_slider = widgets.SelectionSlider(
    options=sorted(data_mapa['ANO'].unique()),
    description='Año:',
    value=data_mapa['ANO'].min(),
    continuous_update=False,
    style={'description_width': 'initial'},
    layout=widgets.Layout(width='1200px')
)

def actualizar_mapa(año_seleccionado):
    clear_output(wait=True)
    
    m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=6)
    df_filtrado = data_mapa[data_mapa['ANO'] == año_seleccionado]

    if not df_filtrado.empty:
        heat_data = [[row['Latitud'], row['Longitud'], row['Casos']] for _, row in df_filtrado.iterrows()]
        HeatMap(heat_data, radius=15, blur=10, max_zoom=1).add_to(m)
    MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
    display(m)

mapa_interactivo = widgets.interactive_output(actualizar_mapa, {'año_seleccionado': año_slider})
display(año_slider, mapa_interactivo)

Densidad de defunciones proporcional al departamento#

url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jj_pL8c-zgkV9U24AWpoXBM-0-MdNZdQyztJtP4VJy4/export?format=csv'
population = pd.read_csv(url)
population['Unnamed: 0'] = population['Unnamed: 0'].str.upper()
population = population.rename(columns={'Unnamed: 0': 'DEPARTAMENTO'})
population
DEPARTAMENTO 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 ... 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
0 BOGOTÁ 4225649 4360948 4502390 4648463 4797534 4947890 5105935 5261692 5413484 ... 7467804 7571345 7674366 7776845 7878783 7980001 8080734 8181047 8281030 8380801
1 ANTIOQUIA 4118871 4193917 4269519 4345636 4422308 4499434 4577269 4655495 4734055 ... 6143809 6221817 6299990 6378132 6456299 6534857 6613118 6691030 6768388 6845093
2 VALLE 3041474 3104541 3171288 3240825 3312817 3385688 3460164 3532718 3602190 ... 4428675 4474369 4520480 4566875 4613684 4660741 4708262 4756113 4804489 4853327
3 CUNDINAMARCA 1563498 1596364 1627586 1657734 1687391 1717131 1745430 1774777 1805568 ... 2517215 2557623 2598245 2639059 2680041 2721368 2762784 2804238 2845668 2887005
4 ATLÁNTICO 1516055 1550758 1586111 1621874 1657967 1694124 1730433 1766273 1801384 ... 2344077 2373550 2402910 2432003 2460863 2489514 2517897 2545924 2573591 2600904
5 BOLÍVAR 1305302 1337290 1372254 1409379 1447832 1486750 1529558 1570959 1610019 ... 2002531 2025573 2049109 2073004 2097161 2121956 2146696 2171280 2195495 2219139
6 SANTANDER 1577716 1601793 1626899 1652623 1678564 1704337 1731399 1757452 1782103 ... 2020604 2030775 2040932 2051022 2061079 2071016 2080938 2090839 2100704 2110580
7 NARIÑO 1136533 1160391 1183777 1206625 1228944 1250735 1270428 1289606 1315954 ... 1660062 1680795 1701782 1722945 1744228 1765906 1787545 1809116 1830473 1851477
8 CÓRDOBA 1056197 1076561 1096626 1116468 1136188 1155891 1175395 1195055 1214907 ... 1607519 1632637 1658067 1683782 1709644 1736170 1762530 1788507 1813854 1838371
9 CAUCA 953449 972489 992008 1011792 1031644 1051355 1071687 1091442 1110442 ... 1330756 1342650 1354733 1366984 1379169 1391836 1404205 1415933 1426938 1436916
10 TOLIMA 1245647 1252802 1259669 1266298 1272722 1278982 1284974 1290868 1296690 ... 1391876 1396038 1400140 1404262 1408272 1412220 1416124 1419947 1423719 1427427
11 NORTE DE SANTANDER 953912 967688 983168 999946 1017585 1035636 1054835 1073551 1096194 ... 1309265 1320777 1332378 1344038 1355787 1367708 1379533 1391239 1402695 1413837
12 MAGDALENA 888479 908242 927766 946887 965385 983096 1000682 1017120 1032225 ... 1212559 1223875 1235532 1247514 1259822 1272442 1285384 1298691 1312428 1326525
13 BOYACÁ 1137784 1146755 1155003 1162572 1169609 1176235 1182172 1187977 1193706 ... 1269405 1271133 1272855 1274615 1276407 1278107 1279955 1282063 1284375 1287032
14 HUILA 723046 734789 747499 760675 774361 788539 803164 818037 833106 ... 1097584 1111947 1126316 1140539 1154777 1168869 1182944 1197081 1211163 1225343
15 LA GUAJIRA 362666 373549 383157 391887 400182 4085 415758 42377 432844 ... 846641 874532 902367 930143 957797 985452 1012926 1040157 1067063 1093671
16 CESAR 633427 648834 664554 680426 696282 711979 728006 743563 758526 ... 979054 991584 1004058 1016533 1028890 1041204 1053475 1065673 1077770 1089792
17 META 510667 522349 533061 543112 552852 562631 571589 581135 591491 ... 888802 906805 924871 943072 961334 97971 998162 1016701 1035256 1053867
18 CALDAS 867403 878054 88846 89844 907854 916563 925237 932923 939459 ... 980267 982207 984115 986042 987991 989934 99186 993866 995822 997831
19 RISARALDA 667093 679979 694985 711522 729578 748434 768473 787892 806071 ... 930518 93591 941275 946632 951953 957254 962529 967767 972978 978173
20 SUCRE 571994 583041 594818 607077 619609 632182 645622 65865 67103 ... 818689 82678 834937 843202 851515 859913 868438 877057 885835 894785
21 QUINDIO 410154 416853 424936 433869 4436 453775 464617 475158 484953 ... 552755 555836 558969 562114 56531 568506 571733 57501 578268 581552
22 CHOCÓ 361173 367084 37299 378846 384594 390185 395773 40111 406175 ... 48082 485543 490317 495151 500093 505016 510047 515145 520296 525505
23 CAQUETÁ 287047 294119 302326 311368 320935 330681 342007 35278 362636 ... 453588 459515 465487 471541 477642 483846 490056 496241 50241 508517
24 CASANARE 170554 174744 179458 184662 190352 196421 203056 209888 216865 ... 331734 337886 34404 350239 356479 362721 368989 375249 381554 387828
25 PUTUMAYO 21003 215172 220578 226198 231977 23786 244093 250306 256432 ... 329598 333247 337054 341034 345204 349537 354094 358896 363967 369332
26 ARAUCA 102845 109433 116206 123166 130314 137646 145284 153085 161019 ... 250569 253565 256527 259447 262315 26519 267992 270708 273321 275814
27 GUAVIARE 57396 59516 61709 64022 66431 68889 71453 74058 7668 ... 104846 106386 107934 10949 11106 112621 114207 115829 117494 119214
28 VICHADA 25734 26689 27704 28767 29848 30984 32171 33384 34612 ... 65282 66917 68575 7026 71974 73702 75468 77276 79134 81048
29 AMAZONAS 38004 39487 41042 42649 44297 45984 47787 49596 51398 ... 72858 73699 74541 75388 76243 77088 77948 7883 79739 80682
30 ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS 41745 43562 4562 47859 50209 52592 55364 57977 60338 ... 73925 74541 75167 75801 76442 77101 77759 78413 7906 79693
31 VAUPÉS 22806 23664 24561 25492 26453 27436 28504 29592 30683 ... 41965 42392 42817 4324 43665 44079 445 44928 45367 45822
32 GUAINÍA 17871 1854 19245 19951 20694 21457 22251 23051 23869 ... 38949 39574 40203 40839 41482 42123 42777 43446 44134 44844

33 rows × 37 columns

print(data_loc['Nombre'].unique())

print(population['DEPARTAMENTO'].unique())

population['DEPARTAMENTO'] = population['DEPARTAMENTO'].replace(
    {'BOGOTÁ': 'BOGOTÁ, D.C.',
     'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS': 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA',
     'QUINDIO':'QUINDÍO',
     'VALLE':'VALLE DEL CAUCA'},
    regex=True
)

['VALLE DEL CAUCA' 'RISARALDA' 'QUINDÍO' 'BOGOTÁ, D.C.' 'ARAUCA'
 'SANTANDER' 'META' 'BOYACÁ' 'CASANARE' 'PUTUMAYO' 'NARIÑO' 'HUILA'
 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA' 'ATLÁNTICO'
 'AMAZONAS' 'GUAVIARE' 'VICHADA' 'ANTIOQUIA' 'CÓRDOBA' 'BOLÍVAR'
 'NORTE DE SANTANDER' 'CALDAS' 'CHOCÓ' 'LA GUAJIRA' 'MAGDALENA' 'TOLIMA'
 'CUNDINAMARCA' 'CAQUETÁ' 'CAUCA' 'CESAR' 'SUCRE' 'VAUPÉS' 'GUAINÍA']
['BOGOTÁ' 'ANTIOQUIA' 'VALLE' 'CUNDINAMARCA' 'ATLÁNTICO' 'BOLÍVAR'
 'SANTANDER' 'NARIÑO' 'CÓRDOBA' 'CAUCA' 'TOLIMA' 'NORTE DE SANTANDER'
 'MAGDALENA' 'BOYACÁ' 'HUILA' 'LA GUAJIRA' 'CESAR' 'META' 'CALDAS'
 'RISARALDA' 'SUCRE' 'QUINDIO' 'CHOCÓ' 'CAQUETÁ' 'CASANARE' 'PUTUMAYO'
 'ARAUCA' 'GUAVIARE' 'VICHADA' 'AMAZONAS' 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS'
 'VAUPÉS' 'GUAINÍA']

data_prop = data_loc.groupby(['Nombre', 'ANO']).size().reset_index(name='Casos')

data_prop['ANO'] = data_prop['ANO'].replace(',', '', regex=True)

data_prop['Nombre'].unique()

array(['AMAZONAS', 'ANTIOQUIA', 'ARAUCA',
       'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA',
       'ATLÁNTICO', 'BOGOTÁ, D.C.', 'BOLÍVAR', 'BOYACÁ', 'CALDAS',
       'CAQUETÁ', 'CASANARE', 'CAUCA', 'CESAR', 'CHOCÓ', 'CUNDINAMARCA',
       'CÓRDOBA', 'GUAINÍA', 'GUAVIARE', 'HUILA', 'LA GUAJIRA',
       'MAGDALENA', 'META', 'NARIÑO', 'NORTE DE SANTANDER', 'PUTUMAYO',
       'QUINDÍO', 'RISARALDA', 'SANTANDER', 'SUCRE', 'TOLIMA',
       'VALLE DEL CAUCA', 'VAUPÉS', 'VICHADA'], dtype=object)

populationm = population.melt(id_vars=['DEPARTAMENTO'], var_name='ANO', value_name='Población')
data_prop = pd.merge(data_prop, populationm, left_on=['Nombre', 'ANO'], right_on=['DEPARTAMENTO', 'ANO'], how='left')
data_prop['Proporción'] = (data_prop['Casos'] / data_prop['Población']) * 100000

data_prop['Nombre'] = data_prop['Nombre'].replace({
    'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA': 'ARCHIPIELAGO DE SAN ANDRES PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA',
    'BOGOTÁ, D.C.': 'SANTAFE DE BOGOTA D.C.'
}, regex=True)

data_prop['Nombre'] = data_prop['Nombre'].replace({'Á': 'A', 'É': 'E', 'Í': 'I', 'Ó': 'O', 'Ú': 'U'}, regex=True)

NO FUNCIONA EL HTML ! REVISAR IPYNB

data_prop['ANO'] = data_prop['ANO'].astype(str)

año_slider = widgets.SelectionSlider(
    options=sorted(data_prop['ANO'].unique(), reverse=True),
    description='Año:',
    value='1985',
    continuous_update=False,
    style={'description_width': 'initial'},
    layout=widgets.Layout(width='1200px')
)

def actualizar_mapa(año_seleccionado):
    clear_output(wait=True)
    
    data_año = data_prop[data_prop['ANO'] == año_seleccionado]
    m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start = 6)
    colormap = bcm.LinearColormap(colors=["green", "yellow", "red"], vmin=0, vmax=data_año['Proporción'].max())
    data_año = base_map.merge(data_año[['Nombre', 'Proporción']], left_on='NOMBRE_DPT', right_on='Nombre', how='inner')

    folium.GeoJson(
        data_año,
        style_function=lambda feature: {
            "fillColor": colormap(feature["properties"].get("Proporción", 0.5)),
            "color": "black",
            "weight": 1,
            "fillOpacity": 0.6
        },
        tooltip=folium.GeoJsonTooltip(fields=["Nombre", "Proporción"],
                                      aliases=["Departamento", "Proporción de cada 100,000 habitantes"])).add_to(m)

    colormap.caption = f"Defunción por cada 100,000 habitantes en {año_seleccionado}"
    colormap.add_to(m)
    MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
    display(m)

mapa_interactivo = widgets.interactive_output(actualizar_mapa, {'año_seleccionado': año_slider})
display(año_slider, mapa_interactivo)

Densidad de municipio de residencia de los casos#

Repetir pero con variable CODMUNRE en vez de COD_MUNIC y CODPTORE en vez de COD_DPTO. Revisar diferencias entre residencia y defunción.

data[['CODMUNRE', 'CODPTORE']]
CODMUNRE CODPTORE
0 364 76
1 109 76
2 147 76
3 147 76
4 520 76
... ... ...
65530 324 68
65531 001 11
65532 001 73
65533 001 81
65534 109 76

65535 rows × 2 columns

for i in data['CODPRES'].unique():
    try:
        country = pycountry.countries.get(numeric=i)
        if country is not None:
            print(country.name)
    except LookupError:
        print(f"Country code {i} not found in pycountry.")

Colombia
Venezuela, Bolivarian Republic of
United States
Ecuador
Aruba
Russian Federation
Antigua and Barbuda
Netherlands
Spain
Germany
Panama

Se limitó a residentes de Colombia.

temp = data[(data['CODPRES'] == '170') | (data['CODPRES'] == '')]
temp['Codigo residencia'] = temp['CODMUNRE'].astype(int) + (temp['CODPTORE'] * 1000)
location_ndm = location.drop_duplicates(subset=['Nombre Municipio'])
data_residencia = pd.merge(temp, location_ndm[['Código Municipio', 'Nombre Municipio', 'Nombre', 'Longitud', 'Latitud']], left_on ='Codigo residencia', right_on='Código Municipio', how='inner')

casos_residencia = data_residencia.groupby(['Nombre Municipio', 'ANO']).size().reset_index(name='Casos')
mapa_residencia = pd.merge(casos_residencia, location, on='Nombre Municipio', how='left')

mapa_residencia = mapa_residencia.dropna(subset=['Latitud', 'Longitud', 'Casos'])
mapa_residencia['Latitud'] = mapa_residencia['Latitud'].str.replace(',', '.').astype(float)
mapa_residencia['Longitud'] = mapa_residencia['Longitud'].str.replace(',', '.').astype(float)

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5)
heat_data = [[row['Latitud'], row['Longitud'], row['Casos']] for _, row in mapa_residencia.iterrows()]
HeatMap(heat_data, radius=15, blur=10, max_zoom=5).add_to(m)
MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
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Se destaca aparición de nuevas zonas sombreadas en el mapa, como La Chorrera, área no municipalizada en el departamento del Amazonas o Carurú en Vaupés, municipio de tan solo 3243 habitantes. Se realizará un análisis de aquellos registros en los que el sitio de defunción no coincida con el sitio de residencia para revisar variables derivadas como distancia del centro de salud a la residencia en esta sección.

Marker clustering de lugar de residencia habitual#

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5)

mc = MarkerCluster()
for _, row in mapa_residencia.iterrows():
    mc.add_child(folium.Marker(location=[row['Latitud'], row['Longitud']],
                  popup=f"{row['Nombre Municipio']}: {row['Casos']} en {row['ANO']}").add_to(mc))   
m.add_child(mc)
MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
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Género#

data_sexo = data_loc.groupby(['Nombre', 'SEXO']).size().reset_index(name='Cantidad')
data_sexo['Nombre'] = data_sexo['Nombre'].replace({'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA':'ARCHIPIELAGO DE SAN ANDRES PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA', 'BOGOTÁ, D.C.':'SANTAFE DE BOGOTA D.C'}, regex=True)
data_sexo['Nombre'] = data_sexo['Nombre'].replace({'Á': 'A', 'É': 'E', 'Í': 'I', 'Ó': 'O', 'Ú': 'U'}, regex=True)
sexo_mayoritario = data_sexo.loc[data_sexo.groupby('Nombre')['Cantidad'].idxmax()]
mapa_sexo = base_map.merge(sexo_mayoritario, left_on='NOMBRE_DPT', right_on='Nombre', how='right')

def color_sexo(sexo):
    if sexo == 1: #Hombre
        return "blue"
    elif sexo == 2: #Mujer
        return "red"
    else:
        return "gray"

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron',  zoom_start=5)

folium.GeoJson(
    mapa_sexo,
    style_function=lambda feature: {
        "fillColor": color_sexo(feature["properties"].get("SEXO")),
        "color": "black",
        "weight": 1,
        "fillOpacity": 0.6
    },
    tooltip=folium.GeoJsonTooltip(fields=["NOMBRE_DPT", "SEXO"],
                                  aliases=["Departamento", "Sexo Mayoritario"])
).add_to(m)

MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
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Inicialmente parecía haber una diferencia en la distribución de casos entre mujeres y hombres, pero al revisar proporcionalmente se ve que la diferencia no es significativa.

Género proporcional#

data_pivot = data_sexo.pivot(index="Nombre", columns="SEXO", values="Cantidad").fillna(0)
data_pivot.columns = ["Hombres", "Mujeres"]
data_pivot = data_pivot.reset_index()

data_propsex = base_map.merge(data_pivot, left_on="NOMBRE_DPT", right_on="Nombre", how="inner")
data_propsex["proporcion_hombres"] = data_propsex["Hombres"] / (data_propsex["Hombres"] + data_propsex["Mujeres"])

m = folium.Map(location=[4.5709, -74.2973], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5)

colormap = bcm.LinearColormap(colors=["red", "purple", "blue"], vmin=0, vmax=1)

folium.GeoJson(
    data_propsex,
    style_function=lambda feature: {
        "fillColor": colormap(feature["properties"].get("proporcion_hombres", 0.5)),
        "color": "black",
        "weight": 1,
        "fillOpacity": 0.6
    },
    tooltip=folium.GeoJsonTooltip(fields=["NOMBRE_DPT", "proporcion_hombres"],
                                  aliases=["Departamento", "Proporción de Hombres"])
).add_to(m)

colormap.caption = "Proporción de Hombres (Rojo = más mujeres, Azul = más hombres)"
colormap.add_to(m)

MiniMap(toggle_display=True, tile_layer='cartodbpositron').add_to(m)
m
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Tipo de tumor#

Causa agrupada#

La variable CAUSA_666_667 determina la causa agrupada con base en la lista 6/67 de la OPS. En este caso, al tratarse de defunciones por cáncer colorectal, se tienen los códigos 202 y 203, asociados a tumor maligno del colon y órganos digestivos y del peritoneo excluyendo colon y estómago respectivamente.

Error en las gráficas. Revisar merge, seguramente por las tildes.

data_tumor = data_loc.groupby(['Nombre', 'CAUSA_666_667']).size().reset_index(name='Cantidad')
data_tumor["CAUSA_666_667"] = data_tumor["CAUSA_666_667"].replace(' ', np.nan)
data_tumor["CAUSA_666_667"] = data_tumor["CAUSA_666_667"].fillna(-1).astype(int)

categoria_mayoritaria = data_tumor.loc[data_tumor.groupby('Nombre')['Cantidad'].idxmax()]


categoria_mayoritaria['Nombre'] = categoria_mayoritaria['Nombre'].replace({'Á': 'A', 'É': 'E', 'Í': 'I', 'Ó': 'O', 'Ú': 'U'}, regex=True)

tumores = [202, 203,-1]
data_pivot = data_tumor.pivot(index="Nombre", columns="CAUSA_666_667", values="Cantidad").fillna(0)

for t in tumores:
    if t not in data_pivot.columns:
        data_pivot[t] = 0

data_pivot["Total"] = data_pivot[tumores].sum(axis=1)
for t in tumores:
    data_pivot[f"proporcion_{t}"] = data_pivot[t] / data_pivot["Total"]

data_pivot = data_pivot.reset_index()

mapa_tumor = base_map.merge(categoria_mayoritaria, left_on="NOMBRE_DPT", right_on="Nombre", how="left")
mapa_tumor = mapa_tumor.merge(data_pivot, on="Nombre", how="left")

categorias = {202: "red", 203: "blue"}
mapa_tumor["color_mayor"] = mapa_tumor["CAUSA_666_667"].map(lambda x: categorias.get(x, "gray"))

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 10))

mapa_tumor.plot(ax=axes[0], color=mapa_tumor["color_mayor"], edgecolor="black")
axes[0].set_title("Tumor más frecuente por departamento")
axes[0].set_xticks([])
axes[0].set_yticks([])
axes[0].set_frame_on(False)

tumores = [202, 203]
for i, causa in enumerate(tumores):
    cmap = cm.get_cmap("coolwarm")
    norm = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=1)

    if f"proporcion_{causa}" in mapa_tumor.columns:
        valores_color = [
            cmap(norm(value)) if pd.notna(value) else (1, 1, 1, 0)  # Transparente si es NaN
            for value in mapa_tumor[f"proporcion_{causa}"]
        ]
        mapa_tumor.plot(ax=axes[i+1], color=valores_color, edgecolor="black")

    axes[i+1].set_title(f"Proporción del tumor {causa}")
    axes[i+1].set_xticks([])
    axes[i+1].set_yticks([])
    axes[i+1].set_frame_on(False)

    sm = cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
    sm.set_array([])
    fig.colorbar(sm, ax=axes[i+1], orientation="horizontal", fraction=0.03, pad=0.04)

plt.tight_layout()
plt.show()

C:\Users\valen\AppData\Local\Temp\ipykernel_3920\301478898.py:39: MatplotlibDeprecationWarning: The get_cmap function was deprecated in Matplotlib 3.7 and will be removed in 3.11. Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap()`` or ``pyplot.get_cmap()`` instead.
  cmap = cm.get_cmap("coolwarm")
C:\Users\valen\AppData\Local\Temp\ipykernel_3920\301478898.py:39: MatplotlibDeprecationWarning: The get_cmap function was deprecated in Matplotlib 3.7 and will be removed in 3.11. Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap()`` or ``pyplot.get_cmap()`` instead.
  cmap = cm.get_cmap("coolwarm")
_images/535beab028fce60ecb517cc28c1b5e8bc0103c9414a5f30fccdbf1a2121bd49f.png

Causa básica de la defunción#

C_BAS1 determina el código de la causa básica de defunción, sin datos faltantes. Es un código y están listados en el CIE10 p CIE9, bajo el código COD_4. Se pueden agrupar de manera más general con COD_3.

Los valores únicos correspondientes son, con la clasificación internacional de enfermedades revisión 10,

  1. C189: Neoplasia maligna del colon, parte no especificada.

  2. C187: Neoplasia maligna del colon sigmoide.

  3. C20X: Neoplasia maligna del recto.

  4. C19X: Neoplasia maligna de la unión rectosigmoidea.

  5. C210: Neoplasia maligna del ano, no especificada.

  6. C211: Neoplasia maligna del conducto anal.

  7. C182: Neoplasia maligna del colon ascendente.

  8. C180: Neoplasia maligna del ciego.

  9. C218: Neoplasia maligna de otras partes del recto.

  10. C20: Neoplasia maligna del recto.

  11. C188: Neoplasia maligna de otras partes del colon.

  12. C184: Neoplasia maligna del colon transverso.

  13. C19: Neoplasia maligna de la unión rectosigmoidea.

  14. C181: Neoplasia maligna del colon hepático.

  15. C185: Neoplasia maligna del colon descendente.

  16. C183: Neoplasia maligna de la flexura esplénica del colon.

  17. C186: Neoplasia maligna del colon sigmoide.

  18. C212: Neoplasia maligna del ano y del conducto anal, parte no especificada.

Y con el CIE9,

  1. 1539: Neoplasia maligna del colon, parte no especificada.

  2. 1540: Neoplasia maligna del recto.

  3. 1541: Neoplasia maligna de la unión rectosigmoidea.

  4. 1533: Neoplasia maligna del colon sigmoide.

  5. 1534: Neoplasia maligna de la flexura esplénica del colon.

  6. 1530: Neoplasia maligna del ciego.

  7. 1536: Neoplasia maligna del colon transverso.

  8. 1531: Neoplasia maligna del colon ascendente.

  9. 1542: Neoplasia maligna del ano.

  10. 1543: Neoplasia maligna del conducto anal.

  11. 1548: Neoplasia maligna de otras partes especificadas del recto, ano y conducto anal.

  12. 1535: Neoplasia maligna del colon hepático.

  13. 1538: Neoplasia maligna de otras partes del colon.

  14. 1532: Neoplasia maligna del colon descendente.

  15. 1537: Neoplasia maligna de la flexura hepática del colon.

Además de otros adenomas o tumores benignos codificados en la revisión 9.

  1. 2114: Tumor benigno del recto y del canal anal.

  2. 2113: Tumor benigno del colon.

data['C_BAS1'].unique()

array(['C189', 'C187', 'C20X', 'C19X', 'C210', 'C211', 'C182', 'C180',
       'C218', 'C20', '1539', 'C188', 'C184', 'C19', '1540', '1541',
       '1533', '1534', '1530', '1536', '1531', '1542', '1543', 'C181',
       '1548', 'C185', '1535', 'C183', '1538', 'C186', '1532', '1537',
       'C212', '2114', '2113'], dtype=object)

Realizar mapa de distribución de causas básicas.

codigos = ['C189', 'C187', 'C20X', 'C19X', 'C210', 'C211', 'C182', 'C180',
           'C218', 'C20', '1539', 'C188', 'C184', 'C19', '1540', '1541',
           '1533', '1534', '1530', '1536', '1531', '1542', '1543', 'C181',
           '1548', 'C185', '1535', 'C183', '1538', 'C186', '1532', '1537',
           'C212', '2114', '2113']
cie_dict = {
    'C189': 'Cáncer maligno del colon, parte no especificada',
    'C187': 'Cáncer maligno del colon sigmoide',
    'C20': 'Cáncer maligno del recto',
    'C19': 'Cáncer maligno de la unión rectosigmoidea',
    'C210': 'Cáncer maligno del ano',
    'C211': 'Cáncer maligno del conducto anal',
    'C182': 'Cáncer maligno del colon ascendente',
    'C180': 'Cáncer maligno del ciego',
    'C218': 'Cáncer maligno del intestino grueso, parte no especificada',
    'C188': 'Cáncer maligno del colon transverso',
    'C184': 'Cáncer maligno del colon descendente',
    'C181': 'Cáncer maligno del ángulo hepático del colon',
    'C185': 'Cáncer maligno del ángulo esplénico del colon',
    'C183': 'Cáncer maligno del colon sigmoide',
    'C186': 'Cáncer maligno del colon, parte no especificada',
    'C212': 'Cáncer maligno de la cloaca',

    '1530': 'Cáncer maligno del ciego',
    '1531': 'Cáncer maligno del colon ascendente',
    '1532': 'Cáncer maligno del colon transverso',
    '1533': 'Cáncer maligno del ángulo esplénico del colon',
    '1534': 'Cáncer maligno del colon descendente',
    '1535': 'Cáncer maligno del colon sigmoide',
    '1536': 'Cáncer maligno del colon, parte no especificada',
    '1537': 'Cáncer maligno del apéndice',
    '1538': 'Cáncer maligno del colon con lesiones múltiples',
    '1539': 'Cáncer maligno del colon, parte no especificada',
    '1540': 'Cáncer maligno de la unión rectosigmoidea',
    '1541': 'Cáncer maligno del recto',
    '1542': 'Cáncer maligno del ano, excluyendo el recto',
    '1543': 'Cáncer maligno del conducto anal',
    '1548': 'Cáncer colorrectal con sitios múltiples',
    
    '2113': 'Pólipos del colon',
    '2114': 'Pólipos del recto'
}

def dictcie(codigo):
    codigo = codigo.rstrip('X')
    return cie_dict.get(codigo, '')

CIE = pd.DataFrame({'Código': codigos})
CIE['Enfermedad'] = CIE['Código'].apply(dictcie)

Se redujo a 20 diagnósticos unificando el sistema utilizado para su clasificación.

CIE['Enfermedad'].unique()

array(['Cáncer maligno del colon, parte no especificada',
       'Cáncer maligno del colon sigmoide', 'Cáncer maligno del recto',
       'Cáncer maligno de la unión rectosigmoidea',
       'Cáncer maligno del ano', 'Cáncer maligno del conducto anal',
       'Cáncer maligno del colon ascendente', 'Cáncer maligno del ciego',
       'Cáncer maligno del intestino grueso, parte no especificada',
       'Cáncer maligno del colon transverso',
       'Cáncer maligno del colon descendente',
       'Cáncer maligno del ángulo esplénico del colon',
       'Cáncer maligno del ano, excluyendo el recto',
       'Cáncer maligno del ángulo hepático del colon',
       'Cáncer colorrectal con sitios múltiples',
       'Cáncer maligno del colon con lesiones múltiples',
       'Cáncer maligno del apéndice', 'Cáncer maligno de la cloaca',
       'Pólipos del recto', 'Pólipos del colon'], dtype=object)

Distribución de causa básica de defunción#

basicc =  pd.merge(data['C_BAS1'], CIE, left_on='C_BAS1', right_on='Código', how='inner')
temp = basicc['Enfermedad'].value_counts().head(5)

plt.figure(figsize=(18, 6))
sns.barplot(x=temp.index, y=temp.values, palette='gray')

for i, v in enumerate(temp.values):
    plt.text(i, v + 5, str(v), ha='center', fontsize=10)

plt.xlabel("Enfermedad")
plt.ylabel("Frecuencia")

plt.show()

C:\Users\valen\AppData\Local\Temp\ipykernel_3920\1726154083.py:5: FutureWarning: 

Passing `palette` without assigning `hue` is deprecated and will be removed in v0.14.0. Assign the `x` variable to `hue` and set `legend=False` for the same effect.

  sns.barplot(x=temp.index, y=temp.values, palette='gray')
_images/4784dc2cf52f088c80cedc3b6e56729569eace7f785f9d8138b7ad105f939494.png

Antecedentes#

Dividir causas agrupadas como antecedentes individuales.

Realizar conversión de CIE10 y 6/67 a nombres.

Hacer Exploratorio.

Distancia a lugar de defunción o institución prestadora de salud.#

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